La industria energética enfrenta una transformación acelerada impulsada por la digitalización, la sostenibilidad y la búsqueda de mayor rentabilidad. En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) se posiciona como una herramienta clave para mejorar la eficiencia operativa, reducir costos y minimizar el impacto ambiental.
Un ejemplo de la importancia de la IA en este sector se evidenció en la madrugada del 4 de agosto, cuando un temporal de viento y lluvias intensas dejó sin electricidad a más de 300 mil usuarios en la Región Metropolitana. La capacidad de la IA para analizar incidentes históricos, predicciones climáticas y datos técnicos de la infraestructura eléctrica podría haber permitido anticipar y mitigar los efectos de este evento.
Desafíos en la industria energética y el papel de la IA
La consultora tecnológica Apiux ha identificado los principales retos que enfrenta la industria energética en su proceso de transformación. Entre ellos destacan la dificultad para responder a cambios abruptos en la demanda, la falta de integración de datos en tiempo real y la complejidad de modelar la variabilidad de fuentes renovables como la solar y la eólica.
Jacinto Obispo, Director de Tecnología de Apiux, explica que históricamente las empresas del sector han utilizado modelos de forecasting basados en datos históricos y técnicas estadísticas como regresiones lineales o modelos de series temporales. Sin embargo, estos enfoques presentan limitaciones ante escenarios dinámicos y cambiantes.
Optimización de la red eléctrica con Inteligencia Artificial
Uno de los principales retos identificados por Apiux es la optimización de la red eléctrica mediante IA. Según la consultora, la aplicación de redes bayesianas, modelos de Machine Learning y redes neuronales permitiría reducir en un 15% el desperdicio energético. Este desperdicio se debe a la dificultad y los costos asociados a la gestión de los excesos de energía inyectados al sistema y no consumidos.
Además, la implementación de estas tecnologías contribuiría a mejorar la estabilidad de la red, evitando fluctuaciones inesperadas y reduciendo la incidencia de fallos en el suministro eléctrico. Esto se traduciría en una disminución de los costos operativos y una mayor eficiencia en la distribución de la energía.
Predicción del consumo energético con IA
Otra de las soluciones propuestas por Apiux es la aplicación de IA en la predicción del consumo energético. Según Obispo, las herramientas basadas en IA han demostrado una precisión del 95% en la predicción del consumo, incluso en escenarios de incremento en la demanda, aparición de anomalías en los equipos y condiciones climáticas adversas.
Esta capacidad predictiva permite a las empresas del sector anticiparse a posibles fallos y optimizar la planificación de recursos, lo que se traduce en una mayor estabilidad del suministro y una reducción de los costos asociados a la generación y distribución de energía.
Transformación tecnológica en la industria energética
Actualmente, el 53,3% de la capacidad instalada en el Sistema Eléctrico Nacional (SEN) proviene de energías renovables. Sin embargo, la generación aún depende en gran medida de fuentes no renovables como termoeléctricas a gas, carbón y derivados del petróleo, así como de hidroeléctricas. En este contexto, la necesidad de herramientas avanzadas de predicción y gestión de la demanda se vuelve aún más crítica para garantizar la estabilidad del suministro y minimizar el impacto ambiental.
La aplicación de la Inteligencia Artificial en la industria energética no solo permite mejorar la eficiencia operativa, sino que también contribuye a una planificación más precisa de los recursos y costos. La integración de estas tecnologías facilita una mejora continua en los procesos, asegurando un suministro más estable y confiable para los usuarios.
